နမူနာမဟုတ်သော ဆုံးရှုံးမှုသည် အတည်ပြုခြင်း ဆုံးရှုံးမှုဖြစ်ပါသလား။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အကဲဖြတ်မှုအခြေအနေတွင်၊ နမူနာပြင်ပဆုံးရှုံးမှုနှင့် အတည်ပြုခြင်းဆုံးရှုံးမှုကြား ခြားနားချက်သည် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ ဤသဘောတရားများကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်းသည် ၎င်းတို့၏နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို နားလည်သဘောပေါက်စေရန် ရည်ရွယ်သော လက်တွေ့သမားများအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအသုံးအနှုန်းများ၏ ရှုပ်ထွေးနက်နဲမှုများကို စူးစမ်းလေ့လာရန်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
မည်သည့် algorithm သည် အခြားတစ်ခုထက် ဒေတာပိုလိုအပ်သည်ကို မည်သို့သိနိုင်မည်နည်း။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ မတူညီသော algorithms များမှ လိုအပ်သော ဒေတာပမာဏသည် ၎င်းတို့၏ ရှုပ်ထွေးမှု၊ ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်မှု၊ နှင့် ဖြေရှင်းနေသည့် ပြဿနာ၏ သဘောသဘာဝပေါ်မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သည်။ မည်သည့် algorithm သည် အခြားအရာများထက် ဒေတာပိုလိုအပ်ကြောင်း ဆုံးဖြတ်ခြင်းသည် ထိရောက်သော စက်သင်ယူမှုစနစ်တစ်ခုကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အမျိုးမျိုးသော အကြောင်းတရားများကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်မှုအကြား အကြံပြုထားသော ဒေတာများကို 80% မှ 20% အကြား တဆက်တည်း ခွဲထားပါသလား။
စက်သင်ယူမှုပုံစံများတွင် လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းကြား ပုံမှန်ကွဲထွက်ခြင်းမှာ ပုံသေမဟုတ်သည့်အပြင် အမျိုးမျိုးသောအချက်ပေါ်မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သည်။ သို့သော်၊ ပုံမှန်အားဖြင့် 70-80% ဝန်းကျင်တွင် လေ့ကျင့်မှုအတွက် ဒေတာ၏ သိသာထင်ရှားသောအပိုင်းကို ခွဲဝေပေးရန် ယေဘုယျအားဖြင့် အကြံပြုထားပြီး ကျန်အပိုင်းကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် 20-30% ခန့် ထားရှိရန် အကြံပြုထားသည်။ ဒါမှ ကွဲမှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ
မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အခြားဒေတာကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အပိုဒေတာကို အသုံးပြုခြင်းသည် အမှန်တကယ်ပင် လိုအပ်ပါသည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခုတည်းကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပြီး အကဲဖြတ်ရန် ဖြစ်နိုင်သော်လည်း၊ အခြားသော ဒေတာများ ပါဝင်ခြင်းကြောင့် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို များစွာမြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ အထူးသဖြင့် ဤသည်မှာ မှန်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ဒေတာအတွဲသည် ကြီးမားပါက အကဲဖြတ်ရန် နည်းရန် လိုအပ်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုထားသည့် ဒေတာအတွဲ၏ အပိုင်းကို ဒေတာအတွဲ၏ အရွယ်အစား တိုးလာခြင်းဖြင့် လျော့သွားနိုင်သည် မှန်ကန်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ဒေတာအတွဲ၏အရွယ်အစားသည် အကဲဖြတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဒေတာအတွဲအရွယ်အစားနှင့် အကဲဖြတ်မှုလိုအပ်ချက်များကြား ဆက်စပ်မှုသည် ရှုပ်ထွေးပြီး အမျိုးမျိုးသောအချက်များပေါ်တွင် မူတည်သည်။ သို့ရာတွင်၊ ဒေတာအတွဲအရွယ်အစား တိုးလာသည်နှင့်အမျှ၊ အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအတွဲ၏အပိုင်းအစများသည် ယေဘူယျအားဖြင့် မှန်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
စမ်းသပ်မှုဒေတာအစုံဆိုတာ ဘာလဲ။
စက်သင်ယူမှုအခြေအနေတွင် စမ်းသပ်ဒေတာအစုံသည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအစုခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုံနှင့် ကွဲပြားသည်။ စမ်းသပ်ဒေတာအစုံ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ မည်မျှကောင်းမွန်သည်ကို အကဲဖြတ်ရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ဒေတာများကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် မှန်ကန်ကြောင်း အတည်ပြုမှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။ တရားဝင်အတည်ပြုရန်အတွက် ဒေတာမည်မျှကို ယေဘုယျအားဖြင့် ခွဲဝေပေးသနည်း။
ဒေတာများကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် မှန်ကန်မှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်းသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် convolutional neural networks (CNNs) လေ့ကျင့်ရေးတွင် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို အကဲဖြတ်နိုင်စေသည့်အပြင် အကျုံးဝင်မှုကိုလည်း ကာကွယ်နိုင်စေပါသည်။ ဤနယ်ပယ်တွင်၊ အချို့သောအပိုင်းကို ခွဲဝေချထားခြင်းသည် ဘုံအလေ့အကျင့်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
သင့်လျော်သော သင်ယူမှုနှုန်းကို ရွေးချယ်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်နှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်သောကြောင့် သင့်လျော်သောသင်ယူမှုနှုန်းကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ သင်ယူမှုနှုန်းသည် လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်အတွင်း မော်ဒယ်သည် ၎င်း၏ ကန့်သတ်ဘောင်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်သည့် အဆင့်အရွယ်အစားကို ဆုံးဖြတ်သည်။ ကောင်းစွာရွေးချယ်ထားသော သင်ယူမှုနှုန်းကို ဦးဆောင်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, အာရုံကြောကွန်ယက်ကို, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင် MNIST dataset နှင့်အလုပ်လုပ်သောအခါ ဒေတာကို ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင် MNIST ဒေတာအတွဲနှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ ဒေတာကို မွှေနှောက်ခြင်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ MNIST dataset သည် computer vision နှင့် machine learning နယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုထားသော benchmark dataset တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ပုံတစ်ပုံချင်းစီတွင် ကိုယ်စားပြုထားသော ဂဏန်းများကို ညွှန်ပြသော သက်ဆိုင်ရာ အညွှန်းများနှင့်အတူ လက်ရေးဂဏန်းပုံများ အစုအဝေးကြီးတစ်ခုပါရှိသည်။ ဟိ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, ဒေတာများ, datasets, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်နဲသောသင်ယူမှုတွင် ဒေတာများကို လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်း ဒေတာအတွဲများအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင် ဒေတာများကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းဒေတာအတွဲများအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်မှုကို အကဲဖြတ်ရန်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်သည် မမြင်ရသောဒေတာတွင် မည်မျှကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည်ကို အကဲဖြတ်ရန် ဤအလေ့အကျင့်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပြီး၊ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် အထူးပြုလွန်းသောအခါတွင် ဖြစ်ပေါ်လာသည့် အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်စေရန်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, ဒေတာများ, datasets, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်